Eviews数据统计与分析教程8章课件.ppt

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2017-08-19 发布于河南
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Eviews数据统计与分析教程8章课件.ppt

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Eviews数据统计与分析教程8章课件

第8章时间序列模型重点内容：时间序列的分解方法随机过程的定义 AR、MA、ARMA模型的建立方法协整理论误差修正（ECM）模型的建立 ;一、时间序列的趋势分解;一、时间序列的趋势分解;一、时间序列的趋势分解;二、时间序列的指数平滑;三、随机过程;三、随机过程;三、随机过程;三、随机过程;三、随机过程;三、随机过程;四、时间序列模型的分类 1、自回归（AR）模型;四、时间序列模型的分类 2、移动平均（MA）模型;四、时间序列模型的分类 3、自回归移动平均（ARMA）模型;四、时间序列模型的分类 3、自回归移动平均（ARMA）模型;四、时间序列模型的分类 3、自回归移动平均（ARMA）模型;四、时间序列模型的分类 3、自回归移动平均（ARMA）模型;四、时间序列模型的分类 4、自回归单整移动平均模型ARMA(p,d,q);五、协整和误差修正模型 1、协整;五、协整和误差修正模型 1、协整;五、协整和误差修正模型 1、协整;五、协整和误差修正模型 1、协整;五、协整和误差修正模型 1、协整;五、协整和误差修正模型 2、误差修正模型（ECM）;五、协整和误差修正模型 2、误差修正模型（ECM） EViews操作;本章小结：了解随机过程的基本概念了解随机游走和白噪声过程的不同掌握ARMA模型的建立方法掌握协整理论和检验方法掌握误差修正模型的理论和建立方法